e-ISSN: 2686-5238, p-ISSN 2686-4916 DOI: https://doi.org/10.31933/jemsi.v4i5 Received: 28 April 2023, Revised: 27 Mei 2023, Publish: 29 Mei 2023 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

## Peran Data Mining dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Sepatu Adidas Menggunakan Metode Algoritma Regresi Linear Sederhana
Supardi  Supardi 1 ,  Annisa  Karenina  Ajie 2 ,  Amanda  Dwiyanti 3 ,  Jiwo  Ramiaji 4 , Khomarudin  Jein 5 ,  Nazwa  Aulia  Ramadhanti 6 ,  Ajeng  Maharani  Putri 7 ,  Rigel  Ken Meilizar 8 1 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, supardi.tahir@gmail.com 2 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, 202210325109@mhs.ubharajaya.ac.id 3 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, 202210325078@mhs.ubharajaya.ac.id 4 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, 201910325456@mhs.ubharajaya.ac.id 5 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, 202210325120@mhs.ubharajaya.ac.id 6 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, 202210325099@mhs.ubharajaya.ac.id 7 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, 202210325077@mhs.ubharajaya.ac.id 8 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia, 202210325165@mhs.ubharajaya.ac.id

## Korespondensi Penulis: Annisa Karenina Ajie
Abstract: This research is about the role of data mining in predicting sales of Adidas shoes using the linear regression algorithm method, where shoes have become an important part of people's lives. In addition to protecting the feet from injury, shoes also function to support the appearance and of course, everyone has their taste in clothing. The purpose of this research is to find out the importance of data mining in predicting the level of sales of Adidas brand shoes  based  on  sales  data.  The  method  used  in  this  study  is  a  qualitative  method  with literature review journals.
Keywords: Data Mining, Linear Regression Algorithm, Knowledge Discovery in Database.
Abstrak: Penelitian  ini  tentang  peran  data  mining  dalam  memprediksi  penjualan  sepatu Adidas  dengan  menggunakan  metode  algoritma  regresi  linier,  dimana  sepatu  telah  menjadi bagian  penting  dalam  kehidupan  masyarakat.  Selain  untuk  melindungi  kaki  dari  cedera, sepatu juga berfungsi untuk menunjang penampilan dan tentunya setiap orang memiliki selera berpakaian  masing-masing.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pentingnya data  mining  dalam  memprediksi  tingkat  penjualan  sepatu  merek  Adidas  berdasarkan  data penjualan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kualitatif  dengan jurnal literature review.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma Regresi Linear, Penemuan Pengetahuan di Database.

## PENDAHULUAN
Sekarang ini fashion menjadi salah satu hal penting bagi anak muda khususnya remaja. Namun  fashion  tidak  hanya  memengaruhi  remaja  saja,  saat  ini  semua  orang  bebas mengekspresikan selera berpakaian mereka. Mulai dari baju, celana, sepatu, aksesori, hingga rambut  pasti  memiliki  trendnya  masing-masing  di  setiap  tahun.  Menurut  KBBI,  trend merupakan  segala  sesuatu  yang  saat  ini  banyak  digunakan,  dibicarakan,  dan  dimanfaatkan oleh  banyak  orang  di  waktu  tertentu.  Salah  satu  contohnya  adalah  trend  sepatu.  Sepatu menjadi hal yang cukup penting bagi banyak orang karena selain nyaman saat digunakan dan melindungi kaki dari cedera, sepatu juga berfungsi untuk menunjang penampilan kita di mata khalayak umum. Terlepas dari itu, ada banyak orang yang membeli berbagai jenis sepatu dari berbagai brand yang berbeda dan menjadikan hal tersebut menjadi sebuah hobi.
Selain  itu,  Persaingan  yang  terjadi  dalam  dunia  bisnis  memaksa  para  pebisnis  untuk selalu memikirkan strategi  dan keberhasilan  yang dapat  menjamin kelangsungan perusahaan yang  dikelolanya.  Untuk  menghadapi  persaingan  perusahaan  dapat  meningkatkan  penjualan dan  pemasaran  produk  yang  dijual  antara  lain  dengan  menggunakan  data  penjualan  produk. Dengan aktivitas penjualan sehari-hari, informasi penjualan sepatu semakin berkembang dari waktu ke waktu. Data tidak hanya berfungsi sebagai arsip perusahaan, tetapi juga data dapat digunakan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk meningkatkan penjualan produk alas  kaki.  Masalah  yang  sering  terjadi  saat  menjual  sepatu  adalah  sulitnya  perusahaan mendapatkan informasi yang up-to-date.
Belakangan  ini  juga  data  mining  sudah  banyak  digunakan  di  dalam  berbagai  bidang, salah satunya di ekonomi dan bisnis. Definisi dari data mining adalah proses ekstraksi suatu data atau pola yang sebelumnya tidak diketahui, bersifat implisit, dan dianggap tidak berguna menjadi  informasi  atau  pengetahuan  dari  data  yang  jumlahnya  besar  (Witten,  Ian  H.  Frank, 2011).
Regresi linear sederhana merupakan cara yang diperkenalkan oleh Francis Gaton tahun 1886  untuk  mempermudah  prediksi  untung  atau  rugi  ditahun  tahun  berikutnya.  Dengan menggunakan  metode  regresi  linear  sederhana  kita  dapat  menghitung  data  dan  membuat prediksi yang besar agar mencegah tingkat kerugian.
Oleh  karena  itu  kami  melakukan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  peran  data  mining terhadap  penjualan  sepatu  adidas  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan  dari  brand  tersebut. Dari data yang telah diuraikan diatas, maka dapat dirumuskan beberapa masalahnya:
1. Bagaimana data mining bisa berpengaruh terhadap analisis tingkat penjualan brand sepatu adidas?
2. Bagaimana  metode  analisis  regresi  linear  sederhana  dapat  membantu  dalam  analisis tingkat penjualan sepatu brand adidas?
3. Seberapa  besar  pengaruh  tingkat  penjualan  sepatu  brand  adidas  menggunakan  metode analisis regresi linear sederhana?

## METODE
Penelitian  ini  ditulis  menggunakan  metode  kualitatif  dengan literature  review  journal . Semua referensi  yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari Google Scholar, Neliti dan media online lainnya.
Tabel 1: Penelitian Terdahulu No Author, Tahun Hasil riset Persamaan dengan penelitian ini Perbedaan dengan penelitian ini 1 Suherman, Faris, dan Irfan Dari hasil penelitian ini bisa dilihat bahwa Menggunkan data mining untuk Tidak ada pembahasan lebih lanjut tentang data
(2022) dengan menggunakan metode algoritma regresi linear bisa membantu mendapatkan hasil yang baik. memprediksi peningkatan. mining. 2 Alma, Amril, Santi, dan Yana (2022) Temuan penelitian ini membantu kita untuk mengetahui peningkatan tentang kasus covid-19 di Indonesia dan persentase peningkatan kasus tersebut. Menggunakan metode yang sama yaitu regresi linear dan penggunaan data mining dalam perhitungannya. Tidak membahas tentang data mining dan regresi linear. 3 Doli, Halmi, dan Irmayanti (2022) Penelitian ini mengahasilkan prediksi penjualan sepatu dan hasil dari prediksi tersebut dapat menjadi informasi penting dalam pengambilan keputusan terkait penjualan sepatu di masa yang akan datang Membahas tentang data mining dalam memprediksi tingkat penjulan suatu barang serta menggunakan metode regresi linear sederhana. Tidak membahas Langkah-langkah terbentuknya data mining. 4 Hendra, Rudi, dan Rini (2019) Menurut penelitian ini dalam menciptakan system prediksi yang menggunakan data mining dalam perhitungannya seperti regresi linear dapat menggunkan bahasa pemrograman berbasis desktop sehingga akan menghasilkan prediksi yang lebih cepat dan akurat. Memiliki tujuan yang sama yaitu bagaimana metode regresi linear bisa membantu dalam memprediksi tingkat penjualan. Tidak menjelaskan pembagian kelompok data mining secara rinci. 5 Imti Tsalil dan Santoso (2018) Dari penelitian ini dapat diketahui peran penting dari data mining dalam mengalisis tingkat penjualan serta dalam pengambilan keputusan. Membahas peran data mining dalam analisis tingkat penjualan. Membahas tentang peran data mining menggunakan Analisa clustering dengan algoritma K-Means. 6 Fajar dan Risa (2021) Hasil temuan dari penelitian ini mempermudah pemilik toko sepatu dalam menentukan jenis produk yang diminati oleh banyak orang dan jenis produk yang jarang diminati. Menerapkan perhitungan yang menggunakan data mining dalam memprediksi suatu penjualan Tidak disertakan pengertian dari data mining dan menggunakan metode K-Means. 7 Chandra Eri Firman (2017) Hasil penelitian ini dapat membantu penjual untuk menentukan strategi penjualan agar bisa meningkatkan Menggunakan data mining dalam menganalisis dan memprediksi pola yang sering muncul dalam penjualan. Tidak ada penjelasan mengenai data mining dan penghitungan data menggunakan algoritma
FP-Growth.
persentase penjualannya. 8 Lukman dan Utari (2020) Penerapan metode regresi linear dapat membantu dalam memprediksi jumlah pembelian sehingga memudahkan pemilik took dalam memprediksi jumlah pemebelian pada bulan berikutnya. Metode regresi linear sederhana digunakan dalam penelitian ini untuk membantu memprediksi tingkat penjualan. Tidak ada bagian yang membahas tentang apa itu data mining dan pengertian tentang metode algoritma regresi linear. 9 Ghebyla dan Devi (2019) Dari hasil penelitian ini bisa dilihat bahwa penggunaan metode regresi linear tergolong sangat baik dalam melakukan peramalan penjualan. Membahas tentang penggunaan metode regresi linear dan langkah-langkah dalam melakukan prediksi atau peramalan. Objek yang diteliti dan juga ada pengujian keakurasian menggunakan MSE, RMSE, dan MAPE. 10 Muhammad Sholeh, Erna dan Uning (2022) Menurut penelitian ini data mining dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan dan salah satu model yang dapat digunakan adalah menggunakan perhitungan prediksi. Menggunakan data mining untuk melakukan peramalan dan menggunakan hasilnya untuk pengambilan keputusan. Pencarian prediksi atau peramalan menggunakan tools yaitu Rapid Miner. 11 Muhammad Akbar dan Sopiyan (2021) Penelitian ini menghasilkan pola transaksi pelanggan untuk mengetahui produk apa yang paling sering muncul dan produk mana yang paling banyak diminati pembeli. Penggunaan data mining yang sudah di transformasi untuk mengetahui jenis produk yang banyk diminati pembeli serta menganalisis tingkat penjualan Tidak dijelaskan secara rinci mengenai data mining.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengaruh data mining terhadap analisis tingkat penjualan brand sepatu adidas
Penambangan data adalah teknik yang mengekstrak pola dari sejumlah besar data; Oleh karena  itu,  sangat  membantu  untuk  memastikan  penjualan  sepatu  adidas  mana  yang  paling populer  di  kalangan  pelanggan.  Informasi  ini  kemudian  digunakan  oleh  para  pengambil keputusan untuk menentukan sepatu mana yang akan dijual sekarang dan di masa depan.
Penambangan data adalah proses mencari informasi dalam basis data untuk menemukan pola  yang  valid  yang  dapat  dimengerti  dan  berharga.  Menurut  Firdaus  (2017),  data  mining adalah metode yang berusaha menemukan pengetahuan dari sekumpulan data yang memiliki volume yang sangat besar.
Data mining adalah seperangkat prosedur yang digunakan untuk mengekstrak informasi dari  database  yang  sebelumnya  belum  diketahui  dan  memiliki  nilai  tambah.  Dengan mengidentifikasi  dan  mengekstrak  pola  yang  signifikan  atau  menarik  dari  data  database, informasi  yang  dihasilkan  diperoleh.  Data  mining  sering  disebut  sebagai  Knowledge Discovery  Database  (KDD)  karena  digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan  dalam database besar (Vulandari, 2017).
Dengan menggunakan penambangan data, dimungkinkan untuk mengekstrak informasi dari  data  besar  untuk  digunakan  dalam  peramalan  penjualan.  Karena  dapat  membuat  sistem prediksi penjualan produk sepatu, data mining juga sangat berpengaruh dan vital dalam studi
tingkat penjualan sepatu  merek adidas. Hasil dari proyeksi ini dapat menjadi informasi yang sangat berguna, bahkan jika mereka menyebabkan penjualan melonjak dan meningkat dengan cepat.

## Penerapan  regresi  linear  sederhana  dalam  membantu  menganalisis  tingkat  penjualan sepatu brand adidas
Peinggunaan  meitodei  reigreisii  liiniieir  dalam  siisteim  iinii  untuk  meimpreidiiksii angka  peinjualan  meimudahkan  staf  toko  untuk  meimpeirkiirakan  peinjualan  dan meimungkiinkan  alokasii  sumbeir  daya  yang  leibiih  eifeiktiif,  yang  pada  akhiirnya meiniingkatkan  peindapatan  biisniis.  Untuk  meineintukan  jeiniis  seipatu  mana  yang  banyak diimiinatii  oleih  masyarakat  umum,  peintiing  untuk  meingeitahuii  beirapa  pasang  seipatu yang  akan  diijual  dii  bulan  meindatang  meinggunakan  meitodei  reigreisii  liiniieir.  Meitodei iinii meimiiliikii dampak siigniifiikan pada tiingkat peinjualan.
Untuk  meimastiikan  dampak  darii  satu  atau  leibiih  variiabeil  pada  satu  variiabeil, seiseiorang  dapat  meinggunakan  alat  statiistiik  atau  peindeikatan  yang  diikeinal  seibagaii reigreisii  liiniieir.  Seilaiin  iitu,  iinii  meimiiliikii  manfaat  meimungkiinkan  peilaksanaan proseidur  analiisiis  reigreisii  yang  leibiih  teipat  dalam  analiisiis  koreilasii  kareina  analiisiis meinyorotii  tantangan  dan  meinampiilkan  seijauh  mana  satu  variiabeil  dapat  beirubah  darii yang laiin (Siilviia Leistarii, 2023).
Tiingkat  peingaruh  antara  variiabeil  iindeipeindein  dan  variiabeil  deipeindein  diiniilaii meinggunakan  analiisiis  reigreisii.  Reigreisii  liiniieir  seideirhana  diigunakan  keitiika  hanya ada  satu  variiabeil  iindeipeindein  dan  satu  variiabeil  deipeindein  (Juliiandii,  Iirfan,  dan Manurung, 2014).

## Pengaruh  metode  analisis  regresi  linear  sederhana  terhadap  tingkat  peinjualan  sepatu brand adidas
Meinurut Franciis Gaton, meingeimbangkan peindeikatan reigreisii liiniieir seideirhana pada tahun 1886 akan meimbuatnya leibiih mudah untuk  meiramalkan laba atau rugii  untuk tahun meindatang. Dapat meinghiitung data dan meinghasiilkan preidiiksii siigniifiikan untuk meingheintiikan keirugiian meinggunakan teikniik reigreisii liiniieir langsung.
Tanpa data  yang leibiih speisiifiik dan riincii, dampak darii meitodei  analiisiis liiniieir langsung pada volumei  peinjualan seipatu  meireik Adiidas. Untuk meinganaliisiis hubungan antara  volumei  peinjualan  seipatu  Adiidas  dan  variiabeil  iindeipeindein  (seipeirtii  harga, promosii,  meireik,  kualiitas,  dan  faktor-faktor  laiin  yang  meimpeingaruhii  peinjualan, analiisiis liiniieir seideirhana biiasanya diigunakan.
Teikniik  analiitiik  liiniieir  seideirhana  dapat  diigunakan  untuk  meineintukan  faktor mana yang paliing beirtanggung jawab atas volumei peinjualan seipatu deingan nama adiidas seirta  seibeirapa  siigniifiikan  seitiiap  eileimein.  Akiibatnya,  teimuan  analiisiis  liiniieir seideirhana  harus  diipeirtiimbangkan  deingan  ceirmat,  dan  harus  seilalu  diidukung  oleih analiisiis  laiin  yang  leibiih  meindalam  dan  teikniik  statiistiik  yang  kompleiks.  Seilaiin  iitu, faktor-faktor  seilaiin  yang  diieivaluasii  oleih  analiisiis  liiniieir  langsung,  seipeirtii  trein modei,  peirgeiseiran  peirmiintaan  konsumein,  dan  masalah  produksii,  dapat  meimiiliikii dampak  yang  cukup  beisar  pada  volumei  peinjualan  seipatu  meireik  Adiidas  dan  harus diipeirtiimbangkan dalam peineiliitiian iinii.
Dalam  meineintukan  peirsamaan  reigreisii  liineiar  akan  diigunakan  rumus  peirsamaan reigreisii seibagaii beiriikut:
Y = a + bX
Diimana:
Y = Variiabeil teiriikat (Deipeindein) X = Variiabeil tiidak teiriikat (Iindeipeindein)
a  = Konstanta b  = Koeifiisiiein reigreisii (keimiiriingan)
Seilanjutnya  seiteilah  meilakukan  transformasii  data  atau  biisa  diiseibut  seibagaii iiniisiialiisasii data akan diilanjut  deingan peincariian variian data X dan Y,  yaiitu  meincarii X 2 , Y 2 , dan XY yang akan diigunakan dalam peincariian niilaii koeifiisiiein a dan b seirta Y. meincarii koeifiisiiein a dan b biisa meinggunakan rumus seipeirtii beiriikut:
Seiteilah  meilakukan  peirhiitungan  meinggunakan  rumus  diiatas,  akan  diidapat  niilaii koeifiisiiein  a  dan  b,  Langkah  seilanjutnya  adalah  meincarii  niilaii  modeil  peirsamaan reigreisii liineiar seideirhana yang meinggunakan rumus seibagaii beiriikut:

## Y = a + bX
Deingan meinggabungkan keidua niilaii konstanta teirseibut, kiita sudah meindapatkan peirsamaan  reigreisii.  Seiteilah  meilakukan  peirhiitungan  peinuliis  sudah  meindapat peirsamaan reigreisii Y= 122.666,5 + 12.008,6X deingan hasiil 133.978,6%.

## Conceptual Framework
Meingacu  pada  rumusan  masalah  pada  bagiian  seibeilumnya,  maka  keirangka konseiptual dapat diibuat seipeirtii beiriikut:

## Gambar 1: Conceptual Framework
Peirseintasei  tiingkat  peinjualan  diipeingaruhii  oleih  data  peinjualan  peir-peiriiodei. Transformasii  data  diigunakan  untuk  meilakukan  iiniisiialiisasii  data  seirta  meimpeirmudah peineiliitii dalam meilakukan preidiiksii atau peiramalan. Seilanjutnya meilakukan peincariian variian  data  agar  biisa  meimpeiroleih  koeifiisiiein  a  dan  b  seirta  meineimukan  modeil peirsamaan  reigreisii,  deingan  deimiikiian  akan  meinghasiilkan  peirseintasei  tiingkat peinjualan.  Peirseintasei  iinii  dapat  diigunakan  seibagaii  iinformasii  dalam  peingambiilan keiputusan.

## KESIMPULAN
Beirdasarkan  rumusan  masalah,  teiorii,  dan  peimbahasan  maka  dapat  diiambiil keisiimpulan dalam peineiliitiian iinii data miiniing sangat beirpeingaruh teirhadap preidiiksii peinjualan  seipatu  dan    meimpeirmudah  dalam  meimpreidiiksii  seibuah  tiingkat  peinjualan seipatu.  Seilaiin  iitu  meitodei  algoriitma  reigreisii  liineiar  seideirhana  juga  sangat  eifeiktiif dalam meimpreidiiksii peinjualan deingan meinggunakan data miiniing dalam peirhiitungan- nya,  seihiingga  akhiirnya  biisa  meindapatkan  peirsamaan  reigreisii  Y  =  122.666,5  + 12.008,6X deingan hasiil 133.978,6%.

## REFERENSI
Giintiing,  F.,  Buulolo,  Ei.,  &  Siiagiian,  Ei.  R.  (2019).  IiMPLEiMEiNTASIi  ALGORIiTMA REiGREiSIi  LIiNEiAR  SEiDEiRHANA  DALAM  MEiMPREiDIiKSIi  BEiSARAN PEiNDAPATAN  DAEiRAH  (STUDIi  KASUS:  DIiNAS  PEiNDAPATAN  KAB. DEiLIi  SEiRDANG). KOMIiK  (Konfeireinsii  Nasiional  Teiknologii  Iinformasii  Dan Komputeir) , 3 (1). https://doii.org/10.30865/komiik.v3ii1.1602
Heindariiniingrum, R., Eidy Susiilo Jurusan Iilmu Komuniikasii FIiSIiP UPN, M., Babarsarii No,  J.,  &  Teilp,  Y.  (2008).  FASHIiON  DAN  GAYA  HIiDUP :  IiDEiNTIiTAS  DAN KOMUNIiKASIi. Iin Jurnal Iilmu Komuniikasii (Vol. 6, Iissuei 2). Meiii-Agustus. Hiidayantii,  A.,  Siireigar,  A.  M.,  Leistarii,  S.  A.  P.,  &  Cahyana,  Y.  C.  (2021).  Modeil Analiisiis  Kasus  Coviid-19  Dii  Iindoneisiia  Meinggunakan  Algoriitma  Reigreisii Liiniieir Dan Random Foreist. PEiTIiR , 15 (1), 91–101.
https://doii.org/10.33322/peitiir.v15ii1.1487
Leistarii,  S.  (2023).  IiNSOLOGIi:  Jurnal  Saiins  dan  Teiknologii  Analiisiis  Algoriitma Reigreisii  Liineiar  Seideirhana  dalam  Meimpreidiiksii  Tiingkat  Peinjualan  Album KPOP. Meidiia Ceitak , 2 (1), 199–209. https://doii.org/10.55123/iinsologii.v2ii1.1692 Najla,  G.,  #1,  A.,  &  Fiitriianah,  D.  (n.d.).  Peineirapan  Meitodei  Reigreisii  Liineiar  Untuk Preidiiksii Peinjualan Propeirtii pada PT XYZ. Jurnal Teileimatiika , 14 (2). SIiGMA-Jurnal Teiknologii Peiliita Bangsa . (n.d.).
911-1783-1-SM . (n.d.). PEiNGEiNDALIiAN KUALIiTAS OUTSOLEi DIi LIiNEi PREiSS OUTSOLEi DEiPARTEiMEiNT TEiCHNIiCAL PT KMK GLOBAL SPORTS (K2) . (n.d.). Kasus,  S.,  Keiseihatan  Tangeirang  Seilatan  Nurul  Chafiid,  D.,  &  Arii  Wiibowo,  Ii.  (2018). IiMPLEiMEiNTASIi  DATA  MIiNIiNG  UNTUK  CLUSTEiRIiNG  DAEiRAH PEiNYEiBARAN PEiNYAKIiT DEiMAM BEiRDARAH DIi  KOTA TANGEiRANG SEiLATAN  MEiNGGUNAKAN  ALGORIiTMA  K-MEiANS.  Iin Jurnal  Satya Iinformatiika (Vol. 3, Iissuei 1). https://kabartangseil.com/diireiktorii-
Niikmatun,  Ii.  A.,  &  Waspada,  Ii.  (2019).  IiMPLEiMEiNTASIi  DATA  MIiNIiNG  UNTUK KLASIiFIiKASIi MASA STUDIi MAHASIiSWA MEiNGGUNAKAN ALGORIiTMA K-NEiAREiST NEiIiGHBOR. Jurnal SIiMEiTRIiS , 10 (2).
Kasus,  S.,  Hoyweiapstorei,  :,  Triiyansyah 1 ,  D.,  &  Fiitriianah 2 ,  D.  (n.d.). Analiisiis  Data Miiniing  Meinggunakan  Algoriitma  K-Meians  Clusteiriing  Untuk  Meineintukan Strateigii Markeitiing . https://doii.org/10.22441/iincomteich.v8ii2.4174
Dwii,  A.,  Nasharudiin,  A.,  &  Eipeindii,  U.  (n.d.). Analiisiis  Peiramalan  Peinjualan  Produk Pada PT.Einseival Puteira Meiga…… .
Kadeik,  )  Ii,  Arta,  J.,  Iindrawan,  G.,  Geidei,  ),  &  Danteis,  R.  (2019).  DATA  MIiNIiNG REiKOMEiNDASIi  CALON  MAHASIiSWA  BEiRPREiSTASIi  DIi  STMIiK DEiNPASAR  MEiNGGUNAKAN  MEiTODEi  TEiCHNIiQUEi  FOR  OTHEiRS REiFEiREiNCEi  BY  SIiMIiLARIiTY  TO  IiDEiAL  SOLUTIiON. Jurnal  Iilmu Komputeir Iindoneisiia (JIiKIi) , 4 (1).
Suntoro,  J.,  &  Kom,  M.  (n.d.). DATA  MIiNIiNG  Algoriitmei  dan  Iimpleimeintasii Meinggunakan Bahasa Peimrograman PHP .
Deiliima Siikumbang Komputeiriisasii Akuntansii AMIiK BSIi Jakarta Jl Fatmawatii No, Ei. R.,  &  Labu  Jakarta  Seilatan,  P.  (2018).  Peineirapan  Data  Miiniing  Peinjualan  Seipatu Meinggunakan Meitodei Algoriitma Apriiorii. Jurnal Teikniik Komputeir , 4 (1).
Peineirapan  Data  Miiniing  untuk  Preidiiksii  Peinjualan  Produk  Seipatu  Teirlariis
Meinggunakan Meitodei Reigreisii Liiniieir Seideirhana . (n.d.).
https://doii.org/10.30743/iinfoteikjar.v6ii2.4795 Jaya,  H.,  Gunawan,  R.,  &  Kustiinii,  R.  (2019). Peineirapan  Data  Miiniing  Untuk Meimpreidiiksii  Targeit  Produksii  Beirdasarkan  Tiingkat  Peinjualan  Dan  Banyaknya Peimeisanan  Produk  Pada  Pt.  Neio  Natiional  Meinggunakan  Meitodei  Reigreisii Liiniieir Beirganda . 18 (SAIiNTIiKOM), 219–227.
Tsaliil  Amrii,  Ii.  (2018).  PEiNEiRAPAN  DATA  MIiNIiNG  UNTUK  MEiNGANALIiSA TIiNGKAT
KEiLARIiSAN PEiNJUALAN AKSEiSORIiS MOBIiL MEiNGGUNAKAN  ALGORIiTMA  K-MEiANS.  Iin JOURNAL  V-TEiCH  (VIiSIiON TEiCHNOLOGY VOLUMEi (Vol. 1, Iissuei DEiSEiMBEiR). Ageing  Bramasta,  F.,  &  Heiliiliintar,  R.  (n.d.). Peineirapan  Data  Miiniing  Untuk Meineintukan Strateigii Peinjualan Toko Seipatu .
Eirii  Fiirman  Akadeimii  Manajeimein  Iinformatiika,  C.,  &  Dumaii  Jl  Utama  Karya  Keil Bukiit  Batreim  Keic  Dumaii  Tiimur,  K.  (2017).  Ii  N  F  O  R  M  A  T  Ii  K  A PEiNEiNTUAN POLA YANG SEiRIiNG MUNCUL UNTUK PEiNJUALAN PUPUK MEiNGGUNAKAN ALGORIiTMA FP-GROWTH. Jurnal Iinformatiika, Manajeimein Dan Komputeir , 9 (2).
Lukman  Hakiim,  D.,  &  Utarii,  L.  (2020). Preidiiksii  Jumlah  Peimbeiliian  Seipatu  Deingan Peineirapan Meitodei Reigreisii Liineiar . 10 , 71–80.
https://doii.org/10.36350/jbs.v10ii2
Eipeindii,  S.,  &  Akbar,  M.  (n.d.).  IiMPLEiMEiNTASIi  DATA  MIiNIiNG  PADA PEiNJUALAN PRODUK DEiNGAN MEiNGGUNAKAN ALGORIiTMA APRIiORIi. Biina Darma Confeireincei on Computeir Sciieincei .